跌倒检测方法、设备及存储介质技术

本申请提供一种跌倒检测方法、设备及存储介质，属于涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取第一点云数据和第二点云数据，所述第一点云数据是基于毫米波雷达对待监测用户采集的数据生成的，第二点云数据是基于激光雷达对待监测用户采集的数据生成的；将所述第一点云数据和第二点云数据输入至预设跌倒检测模型，得到待监测用户的跌倒检测结果，所述预设跌倒检测模型是预先根据多个样本数据对预设的神经网络模型进行训练得到的，所述样本数据包括第一样本点云数据、第二样本点云数据和标注的跌倒检测结果。本申请能够准确地得到待监测用户的跌倒检测结果，极大地提高了用户跌倒检测的准确性和效率。准确性和效率。准确性和效率。

【技术实现步骤摘要】
跌倒检测方法、设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种跌倒检测方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着老年人口数量的增长，老人的跌倒与救护成为了一个亟待解决的重要社会问题。对于独处老人来说，如果摔倒在地上后丧失行动的能力，而又没有其他人在第一时间给予帮助，长时间躺在地上将造成更加严重的后续伤害，造成生命危险。
[0003]目前跌倒检测一般分为穿戴式和非穿戴式方式，穿戴式设备包括手环、手表和腰带等设备，由于穿戴式设备需要接触才能有效，而实际应用中由于设备电量消耗过快，需要时常充电导致老人经常忘记佩戴，实际使用体验不佳，且穿戴式设备检测到的运动模式复杂，准确率并不高；非穿戴式有毫米波雷达、摄像头和wifi等检测等方式，其中，摄像头检测可能会侵犯用户的隐私，在wifi信号较差的情况下进行检测，可能会出现检测效果较差的问题。
[0004]因此，如何准确且便捷地对用户进行跌倒检测是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本申请的主要目的在于提供一种跌倒检测方法、设备及存储介质，旨在提高准确且便捷地对用户进行跌倒检测，以满足用户需求。
[0006]第一方面，本申请提供一种跌倒检测方法，所述跌倒检测方法包括以下步骤：
[0007]获取第一点云数据和第二点云数据，所述第一点云数据是基于毫米波雷达对待监测用户采集的数据生成的，第二点云数据是基于激光雷达对待监测用户采集的数据生成的；
[0008]将所述第一点云数据和第二点云数据输入至预设跌倒检测模型，得到待监测用户的跌倒检测结果，所述预设跌倒检测模型是预先根据多个样本数据对预设的神经网络模型进行训练得到的，所述样本数据包括第一样本点云数据、第二样本点云数据和标注的跌倒检测结果。
[0009]第二方面，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述的跌倒检测方法的步骤。
[0010]第三方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述的跌倒检测方法的步骤。
[0011]本申请提供一种跌倒检测方法、设备及存储介质，本申请通过获取第一点云数据和第二点云数据，第一点云数据是基于毫米波雷达对待监测用户采集的数据生成的，第二点云数据是基于激光雷达对待监测用户采集的数据生成的；将第一点云数据和第二点云数据输入至预设跌倒检测模型，得到待监测用户的跌倒检测结果，该预设跌倒检测模型是预
先根据多个样本数据对预设的神经网络模型进行训练得到的，样本数据包括第一样本点云数据、第二样本点云数据和标注的跌倒检测结果。本方案通过获取基于毫米波雷达对待监测用户采集的数据生成的第一点云数据和基于激光雷达对待监测用户采集的数据生成的第二点云数据，将第一点云数据和第二点云数据输入至预设跌倒检测模型，能够准确地得到待监测用户的跌倒检测结果，极大地提高了用户跌倒检测的准确性和效率。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1为本申请实施例提供的一种跌倒检测方法的流程示意图；
[0014]图2为实施本实施例提供的跌倒检测方法的一场景示意图；
[0015]图3为图1中的跌倒检测方法的子步骤流程示意图；
[0016]图4为实施本实施例提供的跌倒检测方法的另一场景示意图；
[0017]图5为本申请实施例提供的另一种跌倒检测方法的流程示意图；
[0018]图6为图5中的跌倒检测方法的子步骤流程示意图；
[0019]图7为本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。
[0020]本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0021]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0022]附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
[0023]本申请实施例提供一种跌倒检测方法、设备及存储介质。其中，该跌倒检测方法可应用于计算机设备中，该计算机设备可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑和个人数字助理等电子设备。
[0024]下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0025]请参照图1，图1为本申请的实施例提供的一种跌倒检测方法的流程示意图。
[0026]如图1所示，该跌倒检测方法包括步骤S101至步骤S102。
[0027]步骤S101、获取第一点云数据和第二点云数据，所述第一点云数据是基于毫米波雷达对待监测用户采集的数据生成的，第二点云数据是基于激光雷达对待监测用户采集的数据生成的。
[0028]其中，该第一点云数据是基于毫米波雷达对待监测用户采集的数据生成的，该第一点云数据包括待监测用户的位置信息和速度信息，该第二点云数据是基于激光雷达对待
监测用户采集的数据生成的，该第二点云数据包括待监测用户的位置信息、深度信息和数据信噪比。该毫米波雷达和激光雷达为预先安装在预设区域内的设备，该毫米波雷达和激光雷达可以根据实际情况进行选择，本专利技术实施例对此不做具体限定，例如，该毫米波雷达可以为近距离毫米波雷达、中距离毫米波雷达和远距离毫米波雷达，在监测近距离的用户的情况下，可以优选近距离毫米波雷达，该激光雷达可以为脉冲激光雷达和连续波激光雷达。
[0029]示例性的，如图2所示，图中为房间的场景图，用户30处于该房间中，该房间的一墙壁上设置有激光雷达10和毫米波雷达20，激光雷达10和毫米波雷达20能够以固定的角度照射整个房间，该激光雷达10发射激光信号以采集用户30在该房间中的数据，该毫米波雷达20发射毫米波信号以采集用户30在该房间中的数据。
[0030]在一实施例中，如图3所示，步骤S101包括子步骤S1011至子步骤S1012。
[0031]子步骤S1011、获取毫米波雷达对待监测用户采集的中频信号和雷达回波数据。
[0032]其中，该中频信号是基于发射毫米波信号和反射回来的反馈信号混频得到的，该雷达回波数据是毫米波雷达中不同天线接收到的雷达数据。
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种跌倒检测方法，其特征在于，包括：获取第一点云数据和第二点云数据，所述第一点云数据是基于毫米波雷达对待监测用户采集的数据生成的，第二点云数据是基于激光雷达对待监测用户采集的数据生成的；将所述第一点云数据和第二点云数据输入至预设跌倒检测模型，得到待监测用户的跌倒检测结果，所述预设跌倒检测模型是预先根据多个样本数据对预设的神经网络模型进行训练得到的，所述样本数据包括第一样本点云数据、第二样本点云数据和标注的跌倒检测结果。2.如权利要求1所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述获取第一点云数据，包括：获取毫米波雷达对待监测用户采集的中频信号和雷达回波数据；根据所述中频信号和雷达回波数据，生成所述第一点云数据，所述第一点云数据包括待监测用户的位置信息和速度信息。3.如权利要求2所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述根据所述中频信号和雷达回波数据，生成所述第一点云数据，包括：根据所述中频信号，确定所述待监测用户与所述毫米波雷达之间的距离；根据所述中频信号，确定所述待监测用户的移动速度，并根据所述雷达回波数据，确定所述待监测用户的身躯相对所述毫米波雷达的偏移角；根据所述距离、移动速度和偏移角，生成所述第一点云数据。4.如权利要求3所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述根据所述距离、移动速度和偏移角，生成所述第一点云数据，包括：根据所述距离和偏移角，确定所述待监测用户的位置信息；根据所述移动速度和偏移角，确定所述待监测用户的速度信息。5.如权利要求1所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述获取第一点云数据和第二点云数据之前，还包括：获取多个样本数据，所述样本数据包括第一样本点云数据、第二样本点云数据以及标注的跌倒检测结果；根据所述多个样本数据，对预设的神经网络模型进行训练，直至所述神经网络模型收敛，得到跌倒检测模型。6.如权利要求5所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述根据所述多个样本数据，对预设的神经网络模型进行训练，直至所述神经网络模型收敛，得到跌倒检测模型，包括：每次从所述多个样本数据中选...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹浩，
申请(专利权)人：深圳开鸿数字产业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：